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Enregistrement W4306153843 · doi:10.2118/210657-ms

A Lab-to-Field Approach and Evaluation of Low-Salinity Waterflooding Process for High-Temperature High-Pressure Carbonate Reservoirs

2022· article· en· W4306153843 sur OpenAlexaff
Hemanta Sarma, Navpreet Singh, Ahmed Fatih Belhaj, Adarsh Kumar Jain, Giridhar Gopal, Vivek Srivastava

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImbibitionBrinePetroleum engineeringWettingSalinityEnhanced oil recoveryCarbonateGeologyOil fieldGeobiologyMineralogyMaterials scienceChemistryGeotechnical engineeringHydrogeologyComposite materialOrganic chemistryMetamorphic petrologyRegional geology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low-salinity waterflooding (LSWF) process has gained great attention over the years as a promising enhanced oil recovery (EOR) method with its superior performance over high-salinity water waterflooding. This study presents a rigorous and systematic lab-to-field approach involving research, discovery and validation using experimental and simulation components. Impact of various ionic compositions on LSWF was determined including a fundamental understanding of water geochemistry and likely geochemical reactions. The roles of crude oil/brine/rock (COBR) interactions and resulting rock-surface charges were investigated as well. Both experimental and simulation components were treated as complementary to each other. Experimental components included: reservoir-condition high-pressure high-temperature (HPHT) displacement tests in composite cores using brines of different salinities and specially-designed ionic compositions; investigation of wettability alteration - presumably a key LSWF mechanism - in a unique and specifically-designed HPHT imbibition cell; Zeta potentiometric studies were conducted using a Zeta potentiometer capable of more representative evaluation in brine-saturated whole cores rather than with pulverized samples. Simulation involved: proposing likely geochemical reactions during LSWF; incorporating oil/brine/rock interactions, and then, simulation studies linking laboratory data to data from the candidate reservoir on complementary basis. The findings of the coreflooding experiments proved conclusively that LSWF with certain specific ionic composition yield a higher oil recovery. HPHT imbibition tests yielded both visual and quantitative estimations and monitoring of how the wettability alteration took place during LSWF and how it was impacted by the degree and magnitude of both temperature and pressure as the vivid variations in the contact angles were clearly captured. Using a whole reservoir core rather than pulverized samples, Zeta potentiometric studies enabled an investigation of the charging behavior at the rock-water interface at various salinities. A new method to estimate Zeta potential in high-salinity environment was developed and validated, and it conclusively proved that rock-surface charge played a vital, if not a more dominant role, in the LSWF process. The simulation studies included incorporation of experimental data generated during the study, identification of a set of likely geochemical reactions during the process and complementary field data to study the LSWF performance under various conditions and constraints. A conceptual "lab-to-field" approach that can contribute to designing a more efficient LSWF process with optimized ionic chemistry has been proposed based on results and analysis from this study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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